cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Zaenal Abidin, S.Kom., M.T.
Contact Email
teknokompak@teknokrat.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
teknokompak@tekokrat.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota bandar lampung,
Lampung
INDONESIA
Jurnal Tekno Kompak
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
ISSN : 14129663     EISSN : 26563525     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Tekno Kompak adalah jurnal Sistem Informasi dan Komputer Akuntansi yang menerbitkan artikel-artikel ilmiah secara berkala enam bulanan setiap bulan Februari dan Agustus.
Arjuna Subject : -
Articles 225 Documents
 15   16   17   18   19 
Pemanfaatan Sistem Informasi untuk Peningkatan Kinerja Penyedia Air Minum di Kabupaten Humbang Hasundutan Sigiro, Marojahan Mula Timbul; Wowiling, Gerry Italiano; Manalu, Istas Pratomo; Simatupang, Frengki; Sinambela, Eka Stephani; Silalahi, Sari Muthia; Panjaitan, Goklas
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i2.3958

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi sistem informasi retribusi air minum yang dimanfaatkan UPT. SPAM Kabupaten Humbang Hasundutan untuk meningkatkan kinerja dan pelayanan kepada masyarakat. Pengembangan aplikasi ini bertujuan untuk memberikan efisiensi, akurasi dan akuntabilitas pelayanan, data, dan proses pembayaran biaya retribusi air minum pada UPT. SPAM dengan menggunakan metode Waterfall. Aplikasi yang dibangun ada dua bagian yaitu aplikasi dengan teknologi perangkat mobile POS (Point of Sale) yang pelayanannya langsung malalui operator lapangan, dan aplikasi berbasis web sebagai aplikasi utama untuk pengolahan dan penyimpanan data.  Aplikasi yang dibangun memiliki fitur-fitur seperti pencatatan data pelanggan, pencatatan data meter penggunaan air minum, pembayaran tagihan retribusi, manajemen data operator, monitoring dan evaluasi kinerja operator, pelaporan aduan, dan laporan keuangan. Dengan penyediaan aplikasi tersebut, UPT. SPAM memiliki sistem yang realtime dan terintegrasi sehingga terjadi peningkatan kualitas layanan terhadap Masyarakat dan peningkatan PAD karena didukung oleh sistem pencatatan dan pembayaran yang akuntabel dan efisien. Disamping itu, manfaat aplikasi ini untuk pelanggan adalah memberikan kemudahan dalam melakukan pembayaran tagihan yang akan menghemat waktu dan biaya, transparansi data penggunaan air dan informasi pembayaran serta kemudahan dalam melakukan pelaporan terhadap masalah yang terjadi di lapangan.
Analisis Kualitas Website Universitas Alma Ata Menggunakan Pendekatan WebQual 4.0 Pratama, Cholid; Dzakiyullah, Nur Rachman; Ratnasari, Asti; Harahap, Avrillaila Akbar
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i1.4502

Abstract

Kualitas website sangat krusial untuk memberi kepuasan kepada pengguna, dengan menyediakan kemudahan akses dan informasi sesuai kebutuhan pengguna. Hingga saat ini website Universitas Alma Ata belum ada penilaian mengenai kualitas situs web sesuai kepuasan mahasiswa, sehingga hasil pengukuran kualitas website dengan pendekatan WebQual 4.0 dapat dijadikan rekomendasi dalam evaluasi dan pengembangan website selanjutnya. Studi ini dilaksanakan guna memahami pengaruh kualitas website Universitas Alma Ata sehubungan dengan kepuasan mahasiswa memakai pendekatan WebQual 4.0 dan mengetahui variabel yang berdampak signifikan untuk meningkatkan kualitas website. kelebihan metode WebQual 4.0 adalah, penggunaaan teknik pengukuran yang berfokus pada pandangan pengguna akhir. Pengumpulan data dilakukan dengan kuesioner berbasis skala likert 1-5 yang didistribusikan melalui google form kepada mahasiswa aktif jenjang S1 Universitas Alma Ata yang pernah mengakses website Universitas Alma Ata. Metode pengambilan sampel memakai purposive sampling, sementara ukuran sampel ditetapkan memakai rumus Slovin pada toleransi kesalahan 5%, menghasilkan total sampel sejumlah 367. Data yang didapatkan dianalisis dengan uji validitas, uji reliabilitas, uji asumsi klasik dan analisis regresi linier berganda dengan memakai software SPSS 25. Hasil penelitian diperoleh  uji hipotesis secara parsial variabel kegunaan, kualitas informasi, kualitas layanan interaksi berdampak yang signifikan pada kepuasan pengguna (user satisfaction). Hasil koefisien determinasi yakni 0,733 Ini membuktikan  semua variabel independen secara simultan berdampak yakni 73,3% pada variabel dependen (user satisfaction).
ANALISIS PRIORITAS PENANGGULANGAN BENCANA DI KOTA SEMARANG TAHUN 2022 DENGAN METODE PROMETHEE DAN ROC Fratama, Dimas Putra; Yulianti, Vera; Sadewa, Nindya Yanuar; Pinem, Agusta Praba Ristadi
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i1.3891

Abstract

Bencana alam seringkali berdampak merugikan pada kehidupan manusia, lingkungan, dan infrastruktur. Penanggulangan bencana menjadi penting terutama di Kota Semarang yang rentan terhadap berbagai bencana seperti banjir, tanah longsor, angin puting beliung, dan lainnya. Tahun 2022 mencatat peningkatan jumlah dan intensitas bencana alam di Kota Semarang. Mendorong Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) untuk menetapkan prioritas penanggulangan bencana, peneliti memberikan rekomendasi dengan menggunakan perhitungan spk metode PROMETHEE. Penelitian ini menggunakan metode tersebut untuk mengevaluasi tindakan penanggulangan bencana berdasarkan kriteria multi-faktor seperti korban jiwa dan dampak ekonomi. Pembobotan menggunakan Metode Rank Order Centroid (ROC) meningkatkan ketepatan pengukuran dan objektivitas keputusan. Hasil analisis prioritas tindakan penanggulangan bencana di Kota Semarang pada tahun 2022 dengan metode PROMETHEE dan ROC menggambarkan beberapa aspek temuan yang signifikan. Melalui proses multi kriteria menggunakan metode PROMETHEE, penelitian ini mampu menetapkan jenis bencana yang sering terjadi serta memberikan rekomendasi tentang bencana yang harus ditangani terlebih dahulu. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa tanah longsor menduduki peringkat pertama dengan nilai tertinggi (1,58), diikuti oleh rumah roboh dengan nilai 1,50, dan banjir dengan nilai 1,31. Analisis ini tidak hanya menentukan prioritas berdasarkan preferensi, tetapi juga mempertimbangkan tingkat efektivitas tindakan. Implikasi hasil analisis ini akan memperkuat respons terhadap bencana, membantu para pemangku kepentingan dalam merancang strategi penanggulangan yang responsif, serta melindungi masyarakat dan aset kota dari risiko bencana.
Pengukuran Tingkat Kapabilitas Tata Kelola Teknologi Informasi Dealer Akastra Toyota Menggunakan COBIT 5 Prasetyo, Miko; Masya, Fajar
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i1.4316

Abstract

Teknologi informasi memliki peranan yang sangat penting untuk mendukung operasional sebuah organisasi dan bisnis. Saat ini, teknologi informasi telah diterapkan di segala bidang, termasuk dalam bisnis otomotif seperti dealer mobil. Akastra Toyota adalah salah satu dealer resmi yang telah mengimplementasikan teknologi informasi untuk melakukan operasional proses bisnisnya menggunakan Dealer Management System. Namun dalam implementasinya ditemukan permasalahan seperti tidak dijalankannya beberapa proses operasional sistem, adanya duplikasi pekerjaan secara manual dan sistem, serta komponen pendukung sistem yang terkadang bermasalah, sehingga berdampak pada efektivitas dan efisiensi sistem. Untuk menjawab permasalahan yang ditemukan, maka perlu dilakukan evaluasi kinerja tata kelola teknologi informasi menggunakan framework COBIT 5. Metode kualitatif digunakan pada penelitian ini dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, wawancara, dan kuesioner. Evaluasi tersebut bertujuan untuk mengukur tingkat kapabilitas tata kelola teknologi informasi berdasarkan proses DSS01 (Manage Operations), DSS03 (Manage Problems), dan DSS06 (Manage Business Process Controls), serta untuk memberikan rekomendasi perbaikan dalam penerapan tata kelola teknologi informasi yang berjalan. Dari hasil penelitian, tingkat kapabilitas DSS01 dan DSS06 berada pada level 3 (Established Process) dengan nilai kapabilitas DSS01 adalah 3,00 dan nilai kapabilitas DSS06 adalah 3,05. Untuk proses DSS03 ada di level 2 (Managed Process) dengan nilai kapabilitas 2,32. Sementara harapan di masa mendatanag berada pada level 4 (Predictable Process). Dari hasil tersebut dibuatlah rekomendasi untuk DSS01 yaitu mengadakan sistem helpdesk yang memuat menu backup log dan log peristiwa, mengadakan kontrak kerjasama dengan penyedia layanan, serta menambahkan aturan pemantauan aset dan kondisi peristiwa beserta dashboard untuk pemantauan. Rekomendasi untuk DSS03 yaitu mendefinisikan kriteria klasifikasi masalah beserta skema klasifikasinya, mengadakan sistem helpdesk yang memuat daftar masalah, laporan status, dan laporan penyelesaian masalah, serta melakukan analisis mendalam pada tren masalah untuk menemukan solusi berkelanjutan. Dan rekomendasi untuk DSS06 yaitu membuat laporan bulanan mengenai pemrosesan informasi, pelanggaran, dan hasil mutu setiap proses. Selain itu mengadakan dashboard monitoring dan media komunikasi antar pihak terkait, serta membuat panduan mengenai persyaratan work product, proses dokumentasi, dan proses kontrol.
Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out Menggunakan Algoritma C4.5 di Politeknik Negeri Subang Ramadhani, Amelia; Noor, Reza Fazarany; Vernanda, Dwi; Herdiawan, Tri
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 1 (2024): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i1.3439

Abstract

Abstrak− Penelitian ini dimulai dengan memperkenalkan konteks masalah, yaitu tingkat keberhasilan dan kegagalan mahasiswa di perguruan tinggi, khususnya di Politeknik Negeri Subang. Kegagalan mahasiswa, yang dapat menyebabkan drop out, menjadi fokus utama karena dapat mempengaruhi mutu pendidikan dan akreditasi perguruan tinggi. Politeknik Negeri Subang, didirikan pada tahun 2014, memiliki jurusan Teknologi Informasi dan Komputer dengan program studi Sistem Informasi (SI). Data mahasiswa SI untuk tahun akademik 2022/2023 menjadi dasar penelitian ini. Tingkat keberhasilan mahasiswa menjadi tantangan di lingkungan perguruan tinggi yang sangat kompetitif. Identifikasi faktor penyebab kegagalan mahasiswa di Politeknik Negeri Subang menjadi kunci untuk mengatasi tantangan ini dan terus meningkatkan kualitas pendidikan. Buku panduan akademik Politeknik Negeri Subang membagi alasan drop out menjadi tiga poin utama, termasuk nilai indeks prestasi semester, jumlah SKS, dan nilai akademik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi pada kasus drop out menggunakan algoritma C4.5 guna mengidentifikasi faktor yang paling berpengaruh. Dalam konteks ini, data mining, khususnya metode klasifikasi dengan algoritma C4.5, dianggap sebagai pendekatan yang efektif untuk menganalisis data mahasiswa yang berpotensi drop out. Penelitian ini juga merujuk pada penelitian terdahulu yang menggunakan algoritma C4.5 untuk klasifikasi mahasiswa berpotensi drop out. Selanjutnya, penelitian ini menetapkan lima atribut sebagai variabel independen, yaitu IPK, SKS, jenis tempat tinggal, jenis transportasi, dan status mahasiswa. Metode penelitian mencakup beberapa tahap, termasuk pengumpulan data dari Sistem Informasi Akademik (SIAKAD) Politeknik Negeri Subang, praproses data, pembagian data menjadi data training dan data testing, serta klasifikasi data menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Penelitian ini mengambil data mahasiswa tahun akademik 2022/2023 dengan total 976 data. Proses praproses data melibatkan data selection, data cleaning, dan data transformation. Setelah pembagian data, dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Penelitian ini mengevaluasi performa model dengan menggunakan data testing dan menghasilkan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 98.50%, dengan precision untuk Drop Out dan Tidak Drop Out masing-masing 93.18% dan 100.00%. Recall dari data Drop Out dan Tidak Drop Out adalah 64.44% dan 100.00%. Pohon keputusan merupakan output dari penelitian ini, yang dapat memberikan pemahaman lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa drop out. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi positif dalam upaya mengurangi angka drop out di Politeknik Negeri Subang dan perguruan tinggi pada umumnya.Kata Kunci: Drop Out, Data Mining, Algoritma C4.5, Decision Tree, Kualitas Pendidikan
Substantive Test pada Dinas Peternakan Lampung Selatan menggunakan Framework Cobit 5 DSS03 (Inseminasi Buatan) Pratiwi, Tia Nanda; Ulum, Faruk
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i2.4119

Abstract

Dalam era digital saat ini, penerapan teknologi informasi (TI) telah menjadi esensial dalam hampir semua sektor, termasuk pertanian dan peternakan. Dinas Peternakan Lampung Selatan memiliki tanggung jawab besar dalam meningkatkan efisiensi operasionalnya, salah satunya dengan memberikan akses informasi yang memadai kepada dokter hewan dan paramedik di Indonesia. Konsep kepuasan pengguna (customer satisfaction) menjadi krusial dalam konteks layanan e-service, seperti yang diimplementasikan melalui aplikasi iSIKHNAS. Ekspektasi akan kepuasan pengguna tercermin dalam Standar Operasional Prosedur (SOP) penerapan iSIKHNAS yang disahkan melalui SK Menteri Pertanian No. 559 Tahun 2022. Fokus khusus pada Dinas Peternakan Lampung Selatan merupakan penting mengingat perannya dalam pengelolaan sektor peternakan di Lampung, pusat produksi ternak yang signifikan. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan substantive testing dengan menggunakan framework COBIT 5, terutama dalam domain DSS03 (Manage Problems), untuk memastikan keamanan dan kehandalan sistem informasi yang digunakan dalam proses inseminasi buatan (IB). COBIT 5 memberikan panduan sistematis dalam pengelolaan dan pengendalian TI untuk mencapai tujuan strategis organisasi. Substantive testing menjadi metodologi audit yang penting untuk memverifikasi keakuratan informasi terkait proses IB di Dinas Peternakan Lampung Selatan. Dengan pendekatan ini, auditor dapat memastikan bahwa proses IB berjalan sesuai standar yang ditetapkan, serta mengidentifikasi potensi risiko dan kelemahan yang perlu diperbaiki. Pendidikan petugas IB juga menjadi faktor kritis dalam keterbacaan dokumen manual, dengan Pendidikan seseorang dapat memengaruhi keterbacaan data manual pada penulisan hasil pemeriksaan IB, di mana pendidikan yang lebih tinggi seringkali mengajarkan pentingnya memperhatikan detail dan akurasi dalam pekerjaan. Substantive testing menjadi penting dalam memastikan bahwa proses IB berjalan sesuai dengan standar yang ditetapkan dan data yang dilaporkan akurat. Penelitian ini menggunakan Skala Likert sebagai metode pengukuran dalam instrumen penelitian untuk mengevaluasi sikap dan persepsi individu terhadap proses IB. Dengan pemahaman yang mendalam tentang penerapan substantive testing dan penggunaan Skala Likert, diharapkan penelitian ini memberikan wawasan yang berharga bagi Dinas Peternakan Lampung Selatan dalam mengelola risiko, memastikan keamanan sistem, serta meningkatkan efektivitas operasional proses IB.
PENGUKURAN KUALITAS PERANGKAT LUNAK PADA SIMRS KHANZA MENGGUNAKAN FUNCTION POINT DAN SYSTEM USABILITY SCALE Nugroho, Akbar Satrio; Umbara, Fajri Rakhmat; Yuniarti, Rezki
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i1.4672

Abstract

Pesatnya pertumbuhan perangkat lunak pada masa ini membuat setiap sektor memiliki kebutuhannya masing-masing dalam menggunakan suatu produk perangkat lunak, tidak terkecuali di sektor layanan kesehatan yang menjadi salah satu sektor paling penting dimasa pandemi COVID-19 sebelumnya. Setelah melewati masa pandemi COVID-19 masyarakat menjadi sadar akan pentingnya sektor E-health dalam membantu akses layanan kesehatan. Sehingga hal ini perlu diukur terkait kesiapan untuk situasi mendatang dimana perangkat lunak SIMRS Khanza menjadi salah satu objek pengukuran pada penelitian kali ini. Proses pengukuran ini dapat menggunakan metode Function Point yang bertujuan untuk mengukur tingkat kompleksitas disisi fungsionalitas dan penggunaan metode System Usability Scale dalam mengukur kegunaan menurut pengguna disisi Usabilitas. Dengan adanya dukungan data hasil pengukuran ini maka, penentuan kualitas dalam suatu produk perangkat lunak dapat ditentukan dengan mudah. Dari permasalahan tersebut menemukan bahwa dalam penelitian ini dalam menghitung nilai Function Point perangkat lunak SIMRS Khanza memperoleh nilai sebesar 6011,28 dengan nilai Crude Function Point (CFP) sebesar 4968 dan Relative Complexity Adjustment Factor (RCAF) sebesar 1.21. Pada pengukuran skala nilai System Usability Scale mendapatkan nilai Skor sebesar 62,14 dimana sistem dapat dikategorikan yang berada pada tingkat Grade Good dari jumlah responden sebanyak 55 orang yang telah dilakukan uji reliabilitas dengan skor Cronbach Alpha sebesar 0,634. Berdasarkan dari hasil tersebut maka, dapat disimpulkan bahwa kualitas perangkat lunak SIMRS Khanza dari sisi fungsionalitas memiliki tingkat kompleksitas yang sangat tinggi namun dari hasil evaluasi pengukuran metode System Usability Scale dimana penggunanya masih bisa menggunakannya secara efektif dan masih dapat merasa puas dalam menggunakannya.
Pengembangan Rest API Untuk Monitoring Daerah Rawan Narkoba Menggunakan Framework ExpressJs Dengan Metode Scrum Sumantry, Diptya Bagus; Usman, Muhammad Lulu Latif; Rafika Nur, Yohani Setiya
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i2.3919

Abstract

Narkoba adalah obat terlarang yang dapat menyebabkan banyak gejala negatif jika disalahgunakan oleh pengguna. Di Kabupaten Banyumas terdapat sekitar 23.985 jiwa penyalahgunaan dan peredaran gelap narkoba pada tahun 2022. Dengan banyaknya perkiran tersebut, Badan Narkotika Nasional Kabupaten (BNNK) Banyumas mempunyai tanggung jawab dalam pencegahan, pemberantasan, penyalahgunaan dan peredaran gelap narkoba di wilayah Kabupaten Banyumas degan melaksanakan program Desa Bersih Narkoba (Desa Bersinar). Desa Bersinar merupakan kegiatan yang digunakan untuk pencegahan, pemberantasan, penyalahgunaan dan peredaran gelap narkoba. Kegiatan tersebut dimulai dari pemetaan wilayah daerah rawan narkoba yang nantinya digunakan untuk monitoring daerah rawan narkoba. Dalam melaksanakan kegiatan Desa Bersinar BNNK Banyumas masih melakukannya secara manual maka berdasarkan permasalahan tersebut penulis akan memberikan solusi yaitu mengambangkan backend dengan hasil Rest API yang nantinya digunakan untuk mengelola data dan monitoring daerah rawan narkoba yang dapat digunakan pada pengembangan frontend. Pengembangan Rest API akan menggunakan metode scrum dengan framework ExpressJs. Agar pengembangan ini dapat berjalan sesuai yang diharapkan maka akan dilakukan pengujian pada Rest API dengan whitebox testing dan blackbox testing. Sprint pertama dilaksanakan selama 2 minggu pada tanggal 24 juli 2023 – 6 Agustus 2023 dengan 17 product backlog dan total story point planed 60 jam dengan story point actual 60 jam. Sprint Kedua dilaksanakan selama 2 minggu pada tanggal 14 agustus 2023 – 27 agustus 2023 dengan 22 product backlog dan total story point planed 60 jam dengan story point actual 60 jam. Hasil dari setiap sprint menghasilkan Rest API. Story point planed dan story point actual akan menghasilkan burndown chart untuk melihat proses pekerjaan selama sprint. Penelitian ini dilakukan sesuai dengan waktu yang direncanakan dan Rest API dapat diterapkan pada pengembangan frontend.
Klasifikasi Jenis Tanaman Herbal Berdasarkan Citra Menggunakan Metode Convolution Neural Network (CNN) Kasim, Nurdian; Fadilah, Muh. Bayanudin; Hidayat, Wahyu Al; Saputra, Rizal Adi
Jurnal Tekno Kompak Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v19i1.4536

Abstract

Indonesia, sebagai negara megabiodiversitas, memiliki beragam tumbuhan herbal yang dimanfaatkan secara luas oleh masyarakat untuk keperluan berbagai macam, terutama dalam bidang kesehatan. Tumbuhan herbal sering dipilih sebagai obat tradisional karena dianggap lebih aman dan memiliki efek samping yang minim dibandingkan dengan obat-obatan kimia. Namun, identifikasi dan klasifikasi tumbuhan herbal sering kali menjadi tantangan karena adanya kesamaan morfologi antara beberapa spesies serta keterbatasan pengetahuan botani yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi tantangan tersebut dengan mengembangkan sistem klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN yang dikembangkan mengadopsi arsitektur Sequential dengan lapisan-lapisan konvolusi dan pooling, serta memanfaatkan teknik augmentasi data untuk meningkatkan variasi dalam dataset. Dataset awal terdiri dari 6200 gambar dari 31 jenis tumbuhan herbal yang diambil menggunakan kamera smartphone. Setelah proses augmentasi data, yang mencakup operasi seperti rotasi, pergeseran, pemotongan, dan flipping, jumlah gambar yang digunakan dalam pelatihan menjadi lebih bervariasi meskipun jumlah fisiknya tetap sama yaitu 4960 gambar untuk pelatihan, 621 gambar untuk validasi, dan 124 gambar untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan berhasil mencapai akurasi sebesar 92.74% dalam mengklasifikasikan gambar-gambar tumbuhan herbal. Nilai precision dan recall juga menunjukkan kinerja yang kuat, dengan banyak kategori daun mencapai nilai precision dan recall sebesar 1.00, yang menandakan bahwa model ini sangat efektif dan konsisten dalam mengenali berbagai jenis daun tanaman herbal. Misalnya, kategori seperti bawang merah, bawang putih, dan bayam memiliki nilai precision dan recall yang sempurna. Namun, beberapa kategori seperti daun jambu biji dan katuk menunjukkan variasi dalam precision dan recall, yang menunjukkan perlunya lebih banyak data atau variasi dalam dataset untuk meningkatkan kinerja pada kategori tersebut. Pendekatan ini diharapkan dapat mendukung pemanfaatan tumbuhan herbal secara lebih efektif dan aman sebagai alternatif pengobatan yang berkelanjutan dan alami. Kontribusi signifikan dari penelitian ini adalah mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan, khususnya CNN, dalam mengidentifikasi dan memanfaatkan potensi tumbuhan herbal, sehingga memperkuat peran mereka dalam sistem kesehatan modern. Penelitian ini menggaris bawahi potensi AI untuk mengembangkan identifikasi dan pemanfaatan tumbuhan herbal, serta mendorong integrasi mereka ke dalam sistem kesehatan untuk meningkatkan hasil kesehatan secara keseluruhan di masa mendatang. Penelitian ini juga mendorong keberlanjutan kesehatan alami.
Perbandingan Algoritma Klasifikasi Support Vector Machine, Random Forest dan Logistic Regression Pada Ulasan Shopee Saepudin, Asep; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
Jurnal Tekno Kompak Vol 18, No 1 (2024): FEBRUARI
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtk.v18i1.3764

Abstract

Abstrak− Dengan kemajuan teknologi, penggunaan internet semakin meluas di Indonesia dan turut mendorong perkembangan e-commerce. Namun, masih terdapat beberapa permasalahan yang perlu diselesaikan, salah satunya adalah kurangnya kepercayaan konsumen terhadap platform e-commerce. Oleh karena itu, penelitian tentang platform e-commerce seperti Shopee perlu dilakukan untuk memahami arah sentimen pengguna. Analisis sentimen digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna Shopee. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma klasifikasi berdasarkan proses data mining menggunakan CRISP-DM. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Logistic Regression. Pengujian menggunakan 3.000 data, dengan 90% data training dan 10% data testing. Hasil pelabelan data menunjukkan bahwa sentimen positif berjumlah 307, sentimen netral 2.537, dan sentimen negatif 156. Hasil pengujian akurasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 94%, diikuti oleh Support Vector Machine (SVM) sebesar 91%, dan Logistic Regression sebesar 86%. Penelitian ini berhasil mendapatkan algoritma yang efektif dan terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan positif, sentimen ulasan netral, dan sentimen ulasan negatif terkait dengan aplikasi Shopee. Hasil dari algoritma terbaik tersebut akan diintegrasikan dalam antarmuka web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan Python, untuk mengetahui arah sentimen yang akan dimasukan di masa mendatang.Kata Kunci: e-commerce, sentimen pengguna, analisis sentimen, algoritma klasifikasi, shopee.

Page 17 of 23 | Total Record : 225

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 19, No 2 (2025): AGUSTUS (In Progress) Vol 19, No 1 (2025): FEBRUARI Vol 18, No 2 (2024): AGUSTUS Vol 18, No 1 (2024): FEBRUARI Vol 17, No 2 (2023): Agustus Vol 17, No 1 (2023): Februari Vol 16, No 2 (2022): Agustus Vol 16, No 1 (2022): Februari Vol 15, No 2 (2021): Agustus Vol 15, No 1 (2021): Februari Vol 14, No 2 (2020): AGUSTUS Vol 14, No 1 (2020): Februari Vol 13, No 2 (2019): Agustus Vol 13, No 1 (2019): Februari Vol 12, No 2 (2018): Agustus Vol 12, No 1 (2018): Februari Vol 11, No 2 (2017): Agustus Vol 11, No 1 (2017): Februari More Issue